协同制造配件供应商库存优化：预测与决策模型

"协同制造业配件供应商库存目标决策模型，刘卫宁，陈东勇，探讨了协同制造环境下配件供应商的库存管理问题。文章提出了一种结合指数平滑法和趋势因子的预测算法，并构建了一个基于线性规划的成品和半成品库存分配模型，旨在降低库存成本和风险。" 在协同制造业中，配件供应商与制造商之间的合作紧密，共同参与产品开发与生产。供应商的销售特征包括不允许缺货、需求的不确定性、有限的客户群体以及半成品的存在。半成品是指那些可以进一步加工成不同最终产品的通用组件。面对这些特点，供应商需要有效地管理库存，尤其是通过半成品库存来优化成品库存，以降低成本和滞销风险。 文章首先介绍了库存预测模型的研究背景，指出传统的不允许缺货模型如经济订货批量（EOQ）模型并不完全适用于配件供应商的情况。针对需求不确定性的挑战，文章分析了神经网络、系统动力学和概率法等安全库存预测方法的优缺点。由于神经网络需要大量数据和复杂的计算，系统动力学建模复杂且不适合企业应用，概率法则假设需求服从正态分布，这些方法均存在局限性。 为改进预测精度，作者在指数平滑法的基础上引入趋势因子，创建了一种新的预测算法。这种方法能够更好地适应需求变化的趋势，提高预测的准确性。随后，文章提出了一个基于线性规划的库存分配模型。这个模型考虑了保证订单完成的同时，通过合理分配成品和半成品库存，以减少成品库存，从而达到降低成本的目标。 通过仿真实例，文章对预测模型和库存分配模型进行了评估，验证了模型的有效性。结论部分可能讨论了模型的实际应用价值和可能的改进方向，为协同制造业配件供应商的库存管理提供了理论支持和实践指导。 这篇论文深入研究了协同制造环境下配件供应商的库存管理问题，通过创新的预测方法和库存分配策略，为解决不确定需求和库存优化提供了新的思路，对于相关行业的库存决策具有重要的参考价值。